融合社交情感分析的股市预测探究

• 作者: 刘斌
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 社交情感分析 异构图模型 神经网络模型 股市预测
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 250-256
• 页数: 7页
• 字数: 5526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2018.02.043

摘要

针对现有股市预测研究中所存在的大众情感度量不够全面的间题, 提出了一种基于社交情感分析的股市预测模型. 该模型首先基于异构图模型的证券情感量化方法对社交媒介的数据进行情感分析, 得到量化的情感时间序列; 然后, 基于自组织神经网络模型对情感序列及行情指数序列进行建模, 从而对股票指数进行预测. 在国内社交媒介及股市行情数据集上的实验结果表明, 本文所建立的模型在预测误差和精度上较BP (Back Propagation)神经网络分别提升了15%和12%, 能更好地预测股票指数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘斌		5	37	4.0	5.0